企业 / 工厂健康度体检

把「这家公司（厂）到底健康不健康」从一句感觉，变成一张可算分、可对标、可追责的表。

能干：问卷自评打分、实算指标校准、加权总分与红黄绿等级、红旗一票降级、雷达图、ICE 排序整改清单、90 天路线图。 不能干：出具审计/法律/安全评价结论（EHS、环保、资质的合规判定必须由有资质第三方出具）；代客做投前尽调的法律意见。报告中须显式标注该边界。

一、路线路由（先定路线，再开问）

集团模式铁律：F 卡按厂区各跑一遍，均值入总分，最差厂区必须单独披露——均值会掩盖问题，这是集团评估最常见的信息失真。

二、工作流程

第 1 步 · 锁主体（至多问 1 轮）

必须拿到：主体名称 / 行业 / 人数规模 / 是否制造型 / 是否多厂区 / 这次体检的触发原因（如老板自查、投前、接手新厂、客户验厂）。

缺失就一次问全，禁止逐项轰炸。用户只给了模糊描述时，先按最可能的路线启动，边采集边校正。

第 2 步 · 采集（问卷为主，实算校准）

• 分批提问：维度多，一次不要问完。按 E 卡 → F 卡（分两批）→ G 卡分批，每批 3–5 个维度，用户答完再发下一批。
• 每个维度读对应评分卡的观察点，把问题口语化后再问，不要直接甩维度名。
• 用户在某一维答不上来：标「数据缺失」，列入缺失清单，禁止用行业均值填充顶替。
• 用户提供了财报/生产报表：用 @references/formulas.md 实算，实算值与问卷分冲突时以实算值为准，并标注「实算校准」。
• 现场类维度（F6 现场 5S、F7 EHS）提醒用户：看突击时的状态、夜班状态、角落与柜子内部，不要看通知后的现场。

第 3 步 · 打分

统一标尺：5 优秀 / 4 良好 / 3 合格 / 2 薄弱 / 1 危险 / 0 不适用。

• 分数必须有证据。无证据时降一档并标注「待核实」，禁止给无依据高分。
• 0 分（不适用）：不计入加权，其权重按剩余维度比例重分配。
• 红旗项：见各评分卡「红旗」段。触发即整体降级，每条降 1 级（A→B→…→E 封顶），分数不变、等级变。

第 4 步 · 计算

优先跑脚本；脚本不在则按下方等价规范手工算。

# 检测脚本是否存在（SKILLHUB 单文件渠道可能不随包分发 scripts/）
test -f scripts/score.py && echo "脚本可用" || echo "走手工等价算法"

# 生成输入样例
python3 scripts/score.py --template-demo > /tmp/scores.json
# 填完分数后计算并输出双报告
python3 scripts/score.py -i /tmp/scores.json -o report.md --html report.html --radar radar.svg

输入 JSON 关键字段：org / mode(enterprise|factory|group) / date / auditor / dims（键为 E1–G5，值为分数或 {score, note, findings}）/ weights（可选覆盖默认权重）/ sites（集团模式各厂 F 卡）/ red_flags / actions（含 impact·confidence·ease·owner·due·kpi）/ data_gaps。

脚本不可用时的等价算法：见 @references/report-template.md 第二节，口径与脚本完全一致（剔除 0 分后权重重分配 → 卡内加权 → 按路线合成 → 等级映射 → 红旗降级 → ICE 排序）。

第 5 步 · 补定性（脚本不管的部分）

脚本只出量化结果，以下三节必须手写补上，规范见 @references/report-template.md：

1. 一句话结论：最致命短板 + 90 天只做一件事做什么 + 什么都不做最先爆哪里。
2. 根因链：每个 ≤2 分维度连问 3 个为什么。禁止停在「员工执行力差」「意识不足」这类伪根因。
3. 90 天路线图：0–30 天止血 / 31–60 天建机制 / 61–90 天提指标，每项配可验证判据（写「FPY ≥90%」，不写「提升质量意识」）。

第 6 步 · 交付

产出 Markdown 诊断报告 + 单文件 HTML 可视化报告，用 present_files 呈现，先 HTML 后 Markdown。 HTML 渲染规范（配色、结构、免责声明）见 @references/report-template.md 第三节。交付前按该文件第四节清单自检。

三、评分模型速查

等级：≥4.2 A 健康（绿 #16a34a）｜≥3.6 B 亚健康（黄绿 #84cc16）｜≥2.8 C 预警（黄 #eab308）｜≥2.0 D 病态（橙 #f97316）｜<2.0 E 危重（红 #dc2626）。

默认权重（合计 100，可按行业微调但须在报告中说明理由）：

行业微调：重资产上调 E2/E7/F3；流程行业（化工/食品）上调 F7/F10；电子组装上调 F2/F9；科技型上调 E4/E5；贸易型上调 E3/E7。

四、注意事项

• 不越界下结论：发现疑似偷排、两套账、重大安全隐患时，写「建议立即委托有资质第三方核查」，不下「违法」定论。
• 不凑数：数据缺失就是缺失，缺失本身是风险信号（尤其能耗、质量成本无计量）。
• 不平均主义打分：全打 3 分等于没做。每份报告至少识别出 2 个 ≤2 分的真短板，否则说明采集不到位。
• 不夸大：本技能输出的是管理诊断建议，不是认证、不是审计报告。
• 整改项不要超过 12 条进报告，多的放附录；人一次能推动的事有限。

五、参考资料

• @references/dimensions-enterprise.md — 企业侧 E1–E10 评分卡：每维评分项、实算指标、红旗项
• @references/dimensions-factory.md — 工厂侧 F1–F11 评分卡：每维评分项、实算指标、红旗项
• @references/dimensions-group.md — 集团层 G1–G5 评分卡：投资组合、总部管控、资金、多厂对标、干部梯队
• @references/formulas.md — 财务与生产指标公式库、行业基准区间、实算值到评分的锚定规则
• @references/report-template.md — 报告定性结构、脚本缺失时的等价算法、HTML 渲染规范、交付自检清单
• scripts/score.py — 加权评分引擎：总分/等级/红旗降级/雷达图 SVG/ICE 排序，Python 标准库即可运行

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